論文の概要: NTIRE 2021 Challenge on Quality Enhancement of Compressed Video: Dataset
and Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10782v1
- Date: Wed, 21 Apr 2021 22:18:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-23 13:46:22.148852
- Title: NTIRE 2021 Challenge on Quality Enhancement of Compressed Video: Dataset
and Study
- Title（参考訳）: NTIRE 2021 圧縮ビデオの品質向上への挑戦:データセットと研究
- Authors: Ren Yang and Radu Timofte
- Abstract要約: 本稿では, NTIRE 2021チャレンジの最先端手法について, 映像強調のための新しいデータセットを提案する。
この課題は、3つのコンペティション、数百の参加者、数十のソリューションで、この方向の最初のNTIREチャレンジです。
NTIRE 2021の課題は圧縮ビデオの品質向上の最先端技術であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.36629866768999
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper introduces a novel dataset for video enhancement and studies the
state-of-the-art methods of the NTIRE 2021 challenge on quality enhancement of
compressed video. The challenge is the first NTIRE challenge in this direction,
with three competitions, hundreds of participants and tens of proposed
solutions. Our newly collected Large-scale Diverse Video (LDV) dataset is
employed in the challenge. In our study, we analyze the solutions of the
challenges and several representative methods from previous literature on the
proposed LDV dataset. We find that the NTIRE 2021 challenge advances the
state-of-the-art of quality enhancement on compressed video. The proposed LDV
dataset is publicly available at the homepage of the challenge:
https://github.com/RenYang-home/NTIRE21_VEnh
- Abstract（参考訳）: 本稿では,圧縮映像の品質向上に関するntire 2021チャレンジにおいて,映像エンハンスメントのための新しいデータセットを提案する。
この課題は、この方面で最初のntireチャレンジであり、3つのコンペティション、数百人の参加者、数十のソリューションが提案された。
この課題には,新たに収集した大規模ディバースビデオ(LDV)データセットが使用されている。
本研究では,提案するLDVデータセットを用いて,過去の文献から課題の解決といくつかの代表的手法について分析した。
NTIRE 2021の課題は圧縮ビデオの品質向上の最先端技術であることがわかった。
提案されたLDVデータセットは、チャレンジのホームページで公開されている。
関連論文リスト
- AIM 2024 Challenge on Compressed Video Quality Assessment: Methods and Results [120.95863275142727]
本稿では,ECCV 2024における画像操作の進歩(AIM)ワークショップと共同で開催されている圧縮映像品質評価の課題について述べる。
この課題は、様々な圧縮標準の14コーデックで符号化された459本の動画の多様なデータセット上で、VQA法の性能を評価することであった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-21T20:32:45Z) - NTIRE 2023 Quality Assessment of Video Enhancement Challenge [97.809937484099]
NTIRE 2023 Quality Assessment of Video Enhancement Challengeについて報告する。
課題は、ビデオ処理分野における大きな課題、すなわち、強化されたビデオに対するビデオ品質評価(VQA)に対処することである。
参加者数は167名。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-19T02:33:42Z) - Low-Light Image and Video Enhancement: A Comprehensive Survey and Beyond [8.355226305081835]
本稿では、低照度画像と映像強調に関する総合的な調査を行い、この分野における2つの課題に対処する。
第1の課題は、既存の方法で適切に対処されていない混合オーバー/アンダー露画像の出現率である。
第2の課題は、トレーニングとテストに適した低照度ビデオデータセットの不足である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-21T05:08:37Z) - AIM 2022 Challenge on Super-Resolution of Compressed Image and Video:
Dataset, Methods and Results [110.91485363392167]
本稿では,AIM 2022における圧縮画像・映像の超解像に関する課題について概説する。
提案手法と解法は,圧縮画像およびビデオ上での超解像の最先端性を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-23T20:32:38Z) - NTIRE 2022 Challenge on Super-Resolution and Quality Enhancement of
Compressed Video: Dataset, Methods and Results [165.7792541023259]
圧縮ビデオの超解像化と品質向上に関する NTIRE 2022 Challenge をレビューする。
本課題では,LDVデータセット(240本)と95本の追加ビデオを含むLDV 2.0データセットを提案する。
提案手法と解法は,圧縮ビデオの高解像度化と品質向上の最先端性を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-20T08:50:02Z) - NTIRE 2021 Challenge on Quality Enhancement of Compressed Video: Methods
and Results [132.53598576262686]
本稿では,圧縮ビデオの品質向上に関する最初のNTIRE課題についてレビューする。
トラック1と2はHEVCが圧縮した動画を固定QPで強化することを目的としており、トラック3はx265で圧縮した動画を固定ビットレートで強化するために設計されている。
提案手法とソリューションは、ビデオ品質向上の最先端を測る。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-21T22:08:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。